parallel_for｛parallel_for｛｝｝

这是一个 C++ 的并行编程技术，使用了双重的 parallel_for 循环嵌套。这样可以将一个大的任务分成多个小的任务，让它们在不同的线程上并行执行，从而提高程序的运行效率。其中，外层的 parallel_for 循环用来分割任务，内层的 parallel_for 循环用来并行执行每个小任务。需要注意的是，这种技术需要保证每个小任务之间是独立的，否则可能会出现数据竞争等问题。

相关问题

opencvsharp parallel_for_

`Parallel_for_` 是 OpenCVSharp 中的一个函数，用于在多个线程中并行执行某个操作。该函数的使用方法如下：

Parallel.For(0, image.Height, y =>
{
    for (int x = 0; x < image.Width; x++)
    {
        // 操作像素点
    }
});

在这个例子中，`Parallel.For` 函数会并行地遍历图像的每一行，并在每个像素点上执行一些操作。由于这个函数会自动将工作分配给多个线程，因此可以有效地利用多核处理器的性能。

需要注意的是，`Parallel.For` 函数并不是适用于所有情况的。例如，如果操作非常简单，那么多线程的开销可能会超过性能收益。此外，如果操作需要访问共享数据，那么必须采取适当的同步措施，以避免数据竞争和死锁等问题。

cv::parallel_for_

cv::parallel_for_ 是 OpenCV 中的一个函数，用于在多个线程上并行执行一个 for 循环。它可以显著提高图像处理的效率。该函数的用法如下：

cv::parallel_for_(cv::Range(0, n), [&](const cv::Range& range) {
    for (int i = range.start; i < range.end; i++) {
        // 待并行执行的代码
    }
});

其中，第一个参数是一个 cv::Range 对象，用于指定循环的范围（从 0 到 n-1）。第二个参数是一个 lambda 函数，用于执行具体的操作。在 lambda 函数中，我们可以通过 range.start 和 range.end 访问当前线程需要处理的循环范围。需要注意的是，lambda 函数必须是可复制的，因为它会被多个线程同时执行。